De beveiligingsaspecten van AI-implementatie die bedrijven zich niet kunnen veroorloven te negeren.

Kunstmatige intelligentie wordt steeds meer onderdeel van het dagelijkse bedrijfsleven.

Teams gebruiken AI om:

Creëer inhoud
Analyseer documenten
Vergaderingen samenvatten
Schrijf code
Onderzoek markten
Beantwoord vragen van klanten
Automatiseer repetitief werk
Interne kennis doorzoeken
Medewerkers ondersteunen
Verbind zakelijke applicaties
Maak aanbevelingen

De productiviteitswinst kan aanzienlijk zijn.

Dat geldt ook voor de veiligheidsrisico's.

Een medewerker kan vertrouwelijke informatie in een AI-tool plakken zonder zich te realiseren waar die informatie terechtkomt.

Een AI-assistent heeft mogelijk toegang tot veel meer bedrijfsgegevens dan nodig is.

Een kwaadwillig document kan instructies bevatten die bedoeld zijn om een ​​AI-systeem te manipuleren.

An AI-agent Een koppeling met e-mail, cloudopslag, een CRM-systeem of andere bedrijfsapplicaties kan een onbedoelde actie uitvoeren.

En werknemers kunnen nieuwe AI-toepassingen al gaan gebruiken lang voordat IT- of beveiligingsteams weten dat ze bestaan.

Een veilige implementatie van AI vereist daarom meer dan alleen het kiezen van gerenommeerde software.

Bedrijven moeten inzicht hebben in de data, toegang, integraties, machtigingen, modellen, mensen en processen achter hun AI-systemen.

Het AI-risicobeheerraamwerk van het National Institute of Standards and Technology beveelt aan om AI-risico's gedurende de gehele levenscyclus te beheren. om mooie tassen te ontwerpen, de ontwikkeling, implementatie, het gebruik en de evaluatie van AI-systemen, in plaats van beveiliging als een eenmalige beoordeling te beschouwen.

Hieronder vindt u de beveiligingsrisico's van AI die bedrijven moeten begrijpen voordat de implementatie ervan sneller verloopt dan ze kunnen beheersen.

hoofdstukken

Begrijp waar bedrijfsgegevens naartoe gaan

Veel AI-tools zijn afhankelijk van gebruikers die informatie aanleveren via prompts, documenten of integraties. Werknemers uploaden mogelijk rapporten, klantgegevens of intern materiaal zonder volledig te begrijpen hoe die gegevens worden verwerkt.

Voordat bedrijven een AI-platform goedkeuren, moeten ze onderzoeken hoe het platform met informatie omgaat. Dit houdt in dat ze moeten begrijpen welke gegevens worden verzameld, hoe lang ze worden bewaard en of ze voor andere doeleinden kunnen worden gebruikt. intern beleid Het kan medewerkers ook helpen begrijpen welke informatie ze wel en niet in AI-systemen mogen invoeren.

Behoud het overzicht naarmate de technologie zich verder ontwikkelt.

De implementatie van AI vindt zelden in een geïsoleerde context plaats. Bedrijven maken vaak al gebruik van cloudapplicaties, apparaten voor werken op afstand, samenwerkingsplatformen en talloze softwareprogramma's. Het toevoegen van nog meer tools maakt het steeds lastiger om het overzicht over de gehele technologieomgeving te behouden.

Beveiligingsteams hebben manieren nodig om ongebruikelijk gedrag in deze verschillende systemen te herkennen. Technologieën die verband houden met SIEM-cyberbeveiliging Beveiligingsinformatie uit meerdere bronnen kan worden samengebracht, waardoor organisaties een beter overzicht krijgen en mogelijk verdachte activiteiten kunnen onderzoeken. Dit bredere perspectief wordt steeds waardevoller naarmate bedrijven meer verbonden platforms gebruiken en hun digitale omgevingen complexer worden.

Beheer de toegang zorgvuldig.

AI-platforms moeten dezelfde toegangsprincipes volgen als andere bedrijfssystemen. Medewerkers mogen alleen de machtigingen krijgen die ze daadwerkelijk nodig hebben voor de uitvoering van hun taken. Sterke wachtwoorden en multifactorauthenticatie kunnen extra bescherming bieden voor accounts. Bedrijven moeten de toegangsrechten ook herzien wanneer medewerkers van functie veranderen of het bedrijf verlaten.

Integraties vereisen bijzondere aandacht. Het koppelen van een AI-platform aan cloudopslag, klantdatabases of andere applicaties kan het toegang geven tot aanzienlijke hoeveelheden informatie. Toegangsrechten moeten daarom beperkt worden tot wat noodzakelijk is.

Bereid werknemers voor op nieuwe risico's

Werknemers spelen een belangrijke rol bij de veilige implementatie van AI. Trainingen moeten zowel de mogelijkheden als de potentiële risico's van deze tools toelichten. Medewerkers moeten begrijpen waarom vertrouwelijke informatie zorgvuldig moet worden behandeld en hoe ze deze kunnen herkennen. verdachte berichten met betrekking tot AI of diensten. Bedrijven kunnen ook een goedgekeurde lijst met tools aanbieden, waardoor de kans kleiner wordt dat werknemers ongeverifieerde platforms gaan gebruiken, simpelweg omdat ze handig zijn.

Evalueer AI-tools regelmatig.

Een platform dat vandaag aan de zakelijke eisen voldoet, is dat mogelijk niet voor altijd. AI-diensten ontwikkelen zich snel, terwijl bedrijven voortdurend hun gebruik ervan aanpassen.

Regelmatige controles kunnen ongebruikte accounts, onnodige integraties en verouderde machtigingen aan het licht brengen. Bedrijven moeten ook heroverwegen of elke tool nog voldoende waarde biedt om de toegang die eraan wordt verleend te rechtvaardigen. Cybersecurity-adviesbureaus zoals Compass IT-naleving Houd er rekening mee dat het integreren van AI-platforms in een reguliere IT-risicobeoordeling een van de meest betrouwbare manieren is om vergeten integraties en buitensporige machtigingen op te sporen voordat ze tot een probleem leiden.

Maak beveiliging onderdeel van de AI-strategie.

Bedrijven zouden niet hoeven te kiezen tussen innovatie en beveiliging. AI kan aanzienlijke voordelen opleveren als het met de juiste waarborgen wordt geïntroduceerd. Door inzicht te hebben in hoe gegevens worden verwerkt, transparantie te behouden, toegang te controleren en medewerkers te trainen, kunnen organisaties AI met meer vertrouwen implementeren.
Door beveiliging vanaf het begin als onderdeel van de AI-strategie te beschouwen, kunnen bedrijven de voordelen van nieuwe technologie benutten zonder onnodige risico's te introduceren.

Let op Shadow AI

Schaduw-AI treedt op wanneer werknemers AI-tools gebruiken die niet door de organisatie zijn beoordeeld of goedgekeurd.

Dit kan verrassend snel gebeuren.

Een medewerker vindt een nuttige AI-toepassing.

Ze maken een account aan.

Ze uploaden een spreadsheet met klantgegevens.

Het gereedschap werkt goed.

Ze bevelen het aan bij collega's.

Al snel maken verschillende afdelingen gebruik van een platform waar de teams voor beveiliging, IT, juridische zaken en inkoop niets van afweten.

Het probleem is niet dat werknemers opzettelijk veiligheidsrisico's proberen te creëren.

Meestal proberen ze sneller te werken.

Bedrijven hebben daarom een ​​alternatief nodig voor de simpele uitspraak:

“Gebruik geen AI.”

Stel een lijst samen met goedgekeurde AI-tools.

Leg uit waarvoor elk gereedschap gebruikt kan worden.

Zorg ervoor dat de goedgekeurde opties gemakkelijk te gebruiken zijn.

Geef medewerkers een procedure voor het aanvragen van nieuwe tools.

Dat maakt het makkelijker om nieuwe toepassingen voor AI te vinden voordat het een onzichtbare infrastructuur wordt.

Prompt Injection vormt een reëel AI-beveiligingsrisico.

Promptinjectie is een van de belangrijkste beveiligingsrisico's in applicaties die gebouwd zijn rondom grote taalmodellen.

OWASP definieert promptinjectie als een kwetsbaarheid waarbij invoer het gedrag of de uitvoer van een LLM op onbedoelde wijze verandert. De kwaadwillige instructies kunnen rechtstreeks van een gebruiker komen of indirect via inhoud die het model verwerkt.

Stel je een AI-assistent voor die het volgende kan:

• Lees documenten vanuit uw cloudopslag.
• Vat ze samen.
• Verstuur de resultaten per e-mail.

Een kwaadwillig document kan verborgen instructies bevatten die de AI-assistent opdragen zijn normale taak te negeren en informatie openbaar te maken.

De medewerker zal die instructies wellicht nooit te zien krijgen.

De AI doet dat.

Snelle injectie wordt met name belangrijk wanneer AI-systemen kunnen interageren met:

• E-mail
• Bestanden
• databases
• Browsers
• APIs
• CRM-platforms
• Betalingssystemen
• Interne toepassingen

OWASP merkt op dat een succesvolle promptinjectie mogelijk kan leiden tot het openbaar maken van gevoelige informatie, ongeautoriseerde toegang tot functies, manipulatie van inhoud of onbedoelde acties in verbonden systemen.

Het probleem van snelle injectie kan niet eenvoudig worden opgelost door het model het volgende te vertellen:

“Volg nooit kwaadaardige instructies op.”

Ook rondom het AI-systeem moeten beveiligingsmaatregelen worden getroffen.

Beperk de toegang tot wat AI-systemen mogen inzien.

Een van de eenvoudigste beveiligingsprincipes is tevens een van de meest waardevolle:

Geef een AI-systeem niet meer toegang dan het nodig heeft.

Als een AI-assistent alleen een specifieke documentenmap hoeft te lezen, mag deze geen toegang hebben tot de volledige schijf van het bedrijf.

Als alleen klantnamen nodig zijn, hoeven betalingsgegevens mogelijk niet te worden verstrekt.

Als het systeem e-mails moet opstellen, heeft het mogelijk geen toestemming nodig om ze automatisch te verzenden.

Pas waar mogelijk het principe van minimale privileges toe.

De machtigingen moeten ook worden herzien wanneer werknemers:

• Verander van rol
• Verander afdelingen
• Voltooi projecten
• Verlaat het bedrijf
• Stop met het gebruik van een applicatie.

Toegang heeft de neiging zich op te stapelen.

De beveiliging verbetert wanneer onnodige toegang regelmatig wordt geblokkeerd.

AI-agenten vergroten het belang van toegangsbeheer.

Traditionele AI-tools genereren meestal output.

AI-agenten kunnen steeds vaker actie ondernemen.

Zij kunnen:

• Zoeken op het internet
• Stuur berichten
• CRM-records bijwerken
• Lees documenten
• Bestanden maken
• API-aanroepen doen
• Plan vergaderingen
• Werkstromen uitvoeren
• Activeer andere software

Dat verandert het risico.

Een onjuist antwoord van de chatbot kan verwarring veroorzaken.

Een onjuiste actie van een medewerker kan daadwerkelijke bedrijfssystemen veranderen.

OWASP heeft gewezen op overmatige autonomie als een belangrijk beveiligingsrisico voor LLM- en generatieve AI-systemen, met name wanneer organisaties AI-systemen meer autonomie en toegang tot externe tools geven.

Gebruik de volgende beveiligingsmaatregelen:

• Minimale benodigde machtigingen
• Menselijke goedkeuring voor gevoelige acties
• Transactielimieten
• Beperkte gereedschappen
• Wis de actielogboeken
• Gebruikersverificatie
• Rolgebaseerde toegang
• Afgeschermde omgevingen
• Opties voor nooduitschakeling

Hoe meer een AI-systeem kan, hoe zorgvuldiger de toegangsrechten ervan moeten worden ontworpen.

Betrek mensen bij acties met grote impact.

Niet elke AI-actie hoeft te worden goedgekeurd.

Maar acties met grote gevolgen verdienen strengere controlemaatregelen.

Overweeg menselijke goedkeuring voordat AI dat kan doen:

• Grote hoeveelheden externe e-mails verzenden
• Bedrijfsgegevens verwijderen
• Betalingen goedkeuren
• Accountmachtigingen wijzigen
• Publiceer openbare verklaringen
• Teken contracten
• De productie-infrastructuur aanpassen
• Wijzig beveiligingsinstellingen
• Exporteer grote datasets
• Neem beslissingen over je loopbaan.
• Onderneem onomkeerbare acties.

Automatisering werkt het beste wanneer het niveau van toezicht in verhouding staat tot de potentiële impact.

Een suggestie voor content met een laag risico vereist mogelijk vrijwel geen toezicht.

Een systeem dat klantaccounts kan wijzigen, zou aan veel strengere controles moeten worden onderworpen.

Het openbaar maken van gevoelige informatie kan op verschillende manieren gebeuren.

Een datalek beperkt zich niet tot een medewerker die een wachtwoord in een chatbot plakt.

Gevoelige informatie kan openbaar worden gemaakt via:

• aanwijzingen
• AI-reacties
• Geüploade bestanden
• Trainingsdata
• Logs
• Integraties
• Ophaalsystemen
• Systeemprompts
• Verbonden applicaties
• Onjuiste machtigingen

OWASP beschouwt het openbaar maken van gevoelige informatie als een van de belangrijkste beveiligingsrisico's voor LLM-applicaties.

Bedrijven moeten bepalen welke soorten informatie AI-systemen mogen verwerken voordat ze deze systemen op grote schaal inzetten.

Nuttige bedieningselementen kunnen onder meer zijn:

• Gegevensclassificatie
• Automatische redactie
• Toegangsrestricties
• Encryptie
• Regels ter voorkoming van gegevensverlies
• Retentiecontroles
• Logging
• gebruiker training
• Goedgekeurde gegevensbronnen

De veiligste gevoelige informatie is vaak de informatie die het AI-systeem nooit ontvangt.

Plaats nooit geheime gegevens in systeemprompts.

Systeemprompts bevatten instructies die helpen definiëren hoe een AI-toepassing zich gedraagt.

Ze mogen geen geheimen bevatten.

Bewaar geen gegevens zoals:

• wachtwoorden
• API-sleutels
• Database-inloggegevens
• Privé-tokens
• Verbindingsreeksen
• Beveiligingssleutels

OWASP waarschuwt specifiek dat systeemmeldingen niet als geheime opslag moeten worden beschouwd en niet als beveiligingsmaatregel mogen worden gebruikt.

Ga ervan uit dat slimme gebruikers uiteindelijk delen van de instructies van een AI-applicatie kunnen leren.

Echte autorisatie moet worden afgedwongen door de omringende software.

Niet door het AI-model te vragen iets geheim te houden.

Bescherm AI-integraties

AI wordt pas echt nuttig wanneer het gekoppeld wordt aan andere bedrijfssoftware.

Het wordt ook krachtiger.

Een AI-tool die is gekoppeld aan Google Drive, Microsoft 365, Slack, CRM-software, databases of interne API's kan toegang krijgen tot enorme hoeveelheden informatie.

Voordat je een integratie inschakelt, vraag je jezelf af:

• Wat kan de AI lezen?
• Wat kan het schrijven?
• Wat kan het verwijderen?
• Welke gebruikers kunnen acties activeren?
• Wordt de gebruikersmachtiging overgenomen?
• Kan het toegang krijgen tot gegevens van andere afdelingen?
• Worden acties geregistreerd?
• Kunnen beheerders de toegang snel intrekken?
• Wat gebeurt er als het AI-account wordt gehackt?

Vermijd ruime toestemmingen wanneer beperkte toestemmingen volstaan.

"Lezen van alle bestanden in de organisatie" mag niet de standaardtoegangsmachtiging zijn voor een assistent die slechts één map nodig heeft.

Beveiligde opvraging, generatie en interne kennissystemen

Veel bedrijven verbeteren AI-assistenten met behulp van Retrieval-Augmented Generation, vaak afgekort tot RAG.

Met RAG kan een AI-systeem informatie ophalen uit bronnen zoals:

• Interne documenten
• Kennisbanken
• Ondersteunende artikelen
• Productdocumentatie
• databases

Hierdoor worden antwoorden veel nuttiger.

Het kan ook nieuwe veiligheidsuitdagingen met zich meebrengen.

OWASP wijst specifiek op kwetsbaarheden met betrekking tot vectoren en embeddings die worden gebruikt in RAG-systemen.

Bedrijven moeten overwegen:

• Wie kan documenten toevoegen?
• Wie heeft toegang tot de opgehaalde informatie?
• Of de toestemmingen behouden blijven
• Of kwaadwillige documenten de resultaten kunnen beïnvloeden
• Of gevoelige informatie in antwoorden kan voorkomen
• Hoe oude documenten worden verwijderd
• Of de gegenereerde embeddings gevoelige informatie bevatten.
• Hoe de database voor het ophalen van gegevens zelf beveiligd is.

Een interne AI-assistent mag nooit een sluiproute worden om normale documenttoegangsrechten te omzeilen.

Valideer de output van AI voordat andere systemen deze gebruiken.

Je moet de output die door AI wordt gegenereerd niet automatisch vertrouwen, alleen omdat deze afkomstig is van een model.

Als een ander systeem de uitvoer overneemt en uitvoert, wordt validatie extra belangrijk.

Een AI zou bijvoorbeeld het volgende kunnen genereren:

• SQL
• HTML
• Shell-opdrachten
• API-verzoeken
• URL's
• Code
• Databasequery's
• Bestandspaden

Beschouw de uitvoer van het model als potentieel onbetrouwbare invoer.

OWASP beschouwt onjuiste uitvoerverwerking als een van de belangrijke risico's voor LLM-toepassingen, omdat onveilige uitvoer kwetsbaarheden kan creëren wanneer downstream-systemen deze uitvoeren of weergeven zonder de juiste validatie.

Dezelfde principes voor veilige ontwikkeling die worden gebruikt voor andere onbetrouwbare invoer, moeten ook hier van toepassing blijven.

AI zorgt er niet voor dat normale applicatiebeveiliging verdwijnt.

Negeer het risico in de toeleveringsketen van AI niet.

De meeste bedrijven bouwen niet elk onderdeel van hun AI-infrastructuur zelf.

Zij kunnen zich baseren op:

• Funderingsmodellen
• Cloudproviders
• Open source-modellen
• APIs
• Plugins
• Browser-extensies
• AI-agenten
• Gegevens providers
• Vector-databases
• Bibliotheken
• Modelrepositories

Elk extra component creëert een nieuwe afhankelijkheid.

OWASP rekent kwetsbaarheden in de toeleveringsketen van AI tot de belangrijkste LLM-risico's.

Voordat u een nieuw component in gebruik neemt, dient u het volgende te controleren:

• Wie onderhoudt het?
• Hoe vaak het wordt bijgewerkt
• Bekende kwetsbaarheden
• De toegangsrechten
• De afhankelijkheden ervan
• Waar de gegevens naartoe worden verzonden
• Of updates automatisch plaatsvinden
• Of een gecompromitteerde versie gevolgen kan hebben voor uw omgeving.

Een betrouwbaar AI-model maakt een onbetrouwbare integratie nog niet veilig.

Andere interessante artikelen

• AI LinkedIn-postgenerator
• Voorbeelden van ideeën voor tuinieren op YouTube
• AI-agenten voor tuinbouwbedrijven
• Top AI-kunststijlen
• Voorbeelden van YouTube-video-ideeën voor ongediertebestrijding
• Ideeën voor inhoud voor sociale media in de automobielindustrie
• Voorbeelden van YouTube-video-ideeën voor loodgieters
• AI-agenten voor ongediertebestrijdingsbedrijven
• Voorbeelden van YouTube-video-ideeën voor elektriciens
• Hoe ongediertebestrijdingsbedrijven meer leads kunnen krijgen 
• AI Google Ads voor huishoudelijke diensten
• Trainingsvideo's van 60 seconden zijn de nieuwe bedrijfsstandaard.
• Prijsstelling PR voor cybersecurity: vaste vergoedingen, resultaten en ROI
• Beste AI-tools voor productconsistentie in e-commercevideo's